Escuela Agrícola Panamericana, Zamorano Departamento de Administración de Agronegocios Ingeniería en Administración de Agronegocios Proyecto Especial de Graduación Implementación de inteligencia de negocios con Power BI en el Z- Market de la Escuela Agrícola Panamericana Zamorano Estudiantes Mauricio Humberto Ortiz Gizzi Carlos Eduardo Lazo Asesores Marvin Josue Calix Morales, E.M.A. Martin Alberto Leal Plata, M.Sc., M.B.A. Honduras, agosto 2023 2 Autoridades SERGIO ANDRÉS RODRÍGUEZ ROYO Rector ANA M. MAIER ACOSTA Vicepresidenta y Decana Académica RAÚL SOTO Director Departamento Administración de Agronegocios HUGO ZAVALA MEMBREÑO Secretario General 3 Contenido Índice de Cuadros.................................................................................................................................... 4 Índice de Figuras ..................................................................................................................................... 5 Índice de Anexos ..................................................................................................................................... 6 Resumen ................................................................................................................................................. 7 Abstract ................................................................................................................................................... 8 Introducción ............................................................................................................................................ 9 Metodología .......................................................................................................................................... 12 Entrevista No Estructurada con los Encargados del Z-Market ............................................................. 12 Obtención de Bases de Datos ............................................................................................................... 12 Transformación de Bases de Datos Desnormalizadas a Bases de Datos Normalizadas ....................... 13 Creación de Carpeta Central que Contiene los Archivos de Excel Normalizados ................................. 13 Proceso ETL ........................................................................................................................................... 14 Modelado de Datos ............................................................................................................................... 17 Relaciones Entre Tablas ........................................................................................................................ 17 Aplicación de Funciones DAX, para Crear Medidas en Power BI .......................................................... 18 Creación de Dashboards Interactivos ................................................................................................... 19 Creación de Visualizaciones .................................................................................................................. 19 Filtrado .................................................................................................................................................. 19 Uso de Herramientas de Interacción .................................................................................................... 20 Resultados y Discusión .......................................................................................................................... 21 Creación de Dashboards Interactivos ................................................................................................... 21 Conclusiones ......................................................................................................................................... 39 Recomendaciones ................................................................................................................................. 40 Referencias ............................................................................................................................................ 41 Anexos ................................................................................................................................................... 42 4 Índice de Cuadros Cuadro 1 Tabla de venta totales por categoría .................................................................................... 24 Cuadro 2 Ventas Totales y participación por Mes ................................................................................ 25 Cuadro 3 Reporte de Ventas por Producto .......................................................................................... 28 Cuadro 4 Ventas Totales y Participación por Departamento .............................................................. 30 Cuadro 5 Ventas Totales y Participación por Producto ....................................................................... 30 Cuadro 6 Cumplimiento de Productos ................................................................................................. 33 5 Índice de Figuras Figura 1 Importación de Datos.............................................................................................................. 15 Figura 2 Transformación de Datos ........................................................................................................ 16 Figura 3 Modelo Relacional................................................................................................................... 17 Figura 4 Creación de Objetos Visuales .................................................................................................. 21 Figura 5 Barra de Visualizaciones .......................................................................................................... 22 Figura 6 Barra de Datos ......................................................................................................................... 22 Figura 7 Ganancia Total por Año ........................................................................................................... 23 Figura 8 Tarjetas .................................................................................................................................... 23 Figura 9 Ventas Totales por Año ........................................................................................................... 24 Figura 10 Dashboard: Análisis de Ventas .............................................................................................. 26 Figura 11 Ventas Totales y Ventas Totales Año Anterior por mes ....................................................... 26 Figura 12 Diferencia Entre Ventas Año Actual y Ventas Año Anterior ................................................. 27 Figura 13 Zebra BI ................................................................................................................................. 27 Figura 14 Dashboard: Análisis de Ventas entre Año Actual y Año Anterior ......................................... 28 Figura 16 DashBoard Basado en Reportes Originales de Excel............................................................. 29 Figura 19 Gráfico Linear de Ventas Totales por Año ............................................................................ 31 Figura 20 Gráfico de Ventas Totales por Departamento ...................................................................... 31 Figura 21 Dashboard: Análisis de Ventas Mediante Tablas .................................................................. 32 Figura 22 Promedio General de Cumplimiento por Departamento ..................................................... 32 Figura 23 Promedio de Cumplimiento por Año .................................................................................... 33 Figura 25 Dashboard de Análisis de Cumplimiento .............................................................................. 34 Figura 26 Menú ..................................................................................................................................... 35 Figura 27 Tooltip Top 5 Ventas ............................................................................................................. 36 Figura 28 Tooltip Top Cumplimiento .................................................................................................... 37 Figura 29 Preguntas y Respuestas ........................................................................................................ 38 6 Índice de Anexos Anexo A Cuadro de Gartner .................................................................................................................. 42 Anexo B Reportes de Excel mensuales ................................................................................................. 43 Anexo C Contenido de los Reportes Mensuales ................................................................................... 44 Anexo D Reporte de Cumplimientos..................................................................................................... 45 Anexo E Plantilla de Cumplimiento de Entregas y Pedidos .................................................................. 46 Anexo F Nueva Estructura de Ventas .................................................................................................... 47 Anexo G Nueva Estructura de Cumplimiento ....................................................................................... 48 Anexo H Carpeta Consolidad ................................................................................................................ 49 Anexo I Archivo Cumplimientos Pv ....................................................................................................... 50 Anexo J Insertar Carpetas a Power BI ................................................................................................... 51 Anexo K Transformación de Datos ........................................................................................................ 52 Anexo L Combinación de Datos ............................................................................................................ 53 Anexo M Ingreso de Nuevas Columnas ................................................................................................ 54 Anexo N Cálculos para creación de columnas ...................................................................................... 55 Anexo O Creación de Columnas ............................................................................................................ 56 Anexo P Creación de Columna Cumplimiento ...................................................................................... 57 Anexo Q Tabla de Calendario ................................................................................................................ 58 Anexo R Tablas Relacionadas ................................................................................................................ 59 Anexo S Medidas DAX ........................................................................................................................... 60 7 Resumen Los programas de inteligencia de negocios son herramientas altamente beneficiosas que facilitan el trabajo de los gerentes al permitirles interpretar de manera efectiva los comportamientos de venta, y otros indicadores cruciales para la toma de decisiones. La adopción de Power BI ha demostrado ser una solución altamente eficiente, proporcionando a los responsables de la toma de decisiones un proceso más ágil y preciso. El estudio se inició con una reunión para aclarar las operaciones del Z- Market, identificando desafíos y datos cruciales para proyectar en un Dashboard interactivo. Luego, se realizaron procesos de ETL (Extracción, Transformación, y carga de datos) en Power BI, una herramienta esencial de Business Intelligence. Power Bi se destaca por su capacidad para manejar grandes volúmenes de datos, lo cual se comprobó al verificar información desde 2018 hasta julio de 2023. Seguido de la elaboración del Dashboard interactivo, se lograron visualizar con precisión los productos más vendidos en cada planta de producción interna, así como realizar comparaciones exhaustivas de ventas entre distintos meses, trimestres y años. Además, se obtuvo un promedio detallado de cumplimientos de objetivos y la capacidad de formular consultas a través del lenguaje natural para generar gráficos instantáneos y altamente informativos. Se concluyó que la implementación de esta herramienta ha demostrado ser altamente efectiva para evitar el estancamiento de métodos “antiguos” y fomentar la innovación. No solo limitándose simplemente a interpretar comportamientos, sino también permitiendo identificar tendencias de mercado que impulsarán las ventas y, en consecuencia, generarán un crecimiento significativo en ganancias. Palabras clave: Decisión, ETL, elaboración, Interactivo, precisión, innovación, estancamiento. 8 Abstract Business intelligence programs represent highly beneficial tools that facilitate the work of managers by allowing them to effectively interpret sales behaviors and compliance with other indicators. The adoption of Power BI will prove to be a highly efficient solution, providing decision-makers with not only a more agile process but also a more accurate one. A meeting was held to clarify the operations performed by Z-Market, which helped identify its challenges and the important data to be projected on the interactive Dashboard. Giving way to the receipt of data to start the ETL process (extraction, transformation, and loading of data), a process that is done to load the data to the Power Bi (Power Business Intelligence) tool. The main distinguishing feature of Power BI lies in its ability to handle large volumes of data, which could be verified with data granted from 2018 to July 2023. Followed by the development of the interactive Dashboard, where it was possible to accurately visualize the best- selling products in each internal production plant and make exhaustive sales comparisons between different months, quarters, and years. In addition, we obtained a detailed average of target achievement and the ability to formulate queries through natural language to generate instant and highly informative graphics. It was concluded that the implementation of this tool has proven to be highly effective in avoiding the stagnation of "old" methods and fostering innovation. Not only by simply interpreting behaviors, but also by identifying market trends that will drive sales and, consequently, generate significant growth in profits. Keywords: Decision, ETL, elaboration, Interactive, precision, innovation, stagnation 9 Introducción La gestión y análisis de datos es uno de los pilares más importantes de una empresa, ya que contribuye a conocer los gustos y preferencias de los clientes y comportamientos de ventas, por consiguiente, permite la creación de valor para los clientes y distinción en el mercado, generando ventajas competitivas para las empresas, volviéndose fundamental para la toma de decisiones. “El análisis de datos es el análisis detallado de los datos recolectados en formato digital” (Saint Leo University, 2021). Las ventajas del análisis de datos en una empresa son reflejadas en la eficiencia de la toma de decisiones oportunas, en la generación de valor para el cliente y aumento en las utilidades de la empresa. Una herramienta que facilita el análisis de datos es la inteligencia de negocios, esta “comprende un proceso que utiliza diversas herramientas e infraestructuras tecnológicas, con la finalidad de analizar datos críticos para brindar información relevante, que sirva para que los directivos puedan tomar sus disposiciones empresariales” (Southern New Hampshire University, 2023). El uso de herramientas para realizar inteligencia de negocios en las empresas, cada año va en aumento, debido a que se pueden adaptar fácilmente a los sistemas de información de las empresas, facilitando la creación de estructuras para ordenar datos, contando con herramientas especializadas para la limpieza de bases de datos, creación de modelos relacionales, análisis de datos y creación de visualizaciones que permiten observar la información clara de manera gráfica e identificar tendencias o realizar comparaciones, influyendo en la toma de decisiones acertadas. Un excelente ejemplo de dichas herramientas y que cada vez es más usada por las empresas, es Power Business Intelligence, más conocida como Power BI, la cual es un software gratuito proporcionado por Microsoft que permite realizar el modelamiento de datos. En el Z-Market actualmente se usan dos programas para el análisis de datos sobre las ventas y cumplimientos de pedidos y entregas los cuales son ZAMOSOFT y Retail Management Hero (RMH). 10 ZAMOSOFT es utilizado para gestionar los pedidos a las plantas internas de la universidad, aquí se realizan los pedidos y al recibirlos se registran los productos y se comunica a la planta mediante una interfaz de ZAMOSOFT. RMH es un sistema integral de gestión de ventas y punto de venta para minoristas el cual se usa en el Z-Market para facturación, control de inventario y análisis de ventas. Los reportes de ventas facilitados por el Z-Market son diferentes archivos de Excel. En primer lugar, se cuenta con los datos que se necesita para el reporte como la cantidad de ventas totales por categoría y la suma total, añadiendo el costo promedio, precio promedio, ganancia, entre otros. En segundo lugar, se dispone con la hoja denominada reporte detallado de ventas que posee la información acerca del departamento, código de producto, categoría, producto, costo, precio de venta, fecha, transacción, entre otras; todos estos informes se elaboran de manera mensual, lo cual indica que en un año se tiene doce reportes. Para medir los cumplimientos de pedidos y entregas se sigue la misma dinámica, diferenciada en que los archivos se dividen por planta y cada archivo cuenta con doce meses y un resumen de los pedidos y entregas. Dado a que la información de ventas generada por el RMH se exporta a Excel y los cumplimientos de pedidos y entregas se manejan en Excel, el puesto de ventas de Zamorano necesita de una herramienta efectiva, para evitar la saturación de información con la gran cantidad de datos y que de una manera agilice los procesos para mostrar información visual e interactiva, presentando componentes de ventas como transacciones y márgenes de ganancias por producto en tiempo pasado (datos históricos) y tiempo real, añadiendo componentes operativos como los cumplimientos. La herramienta de Power BI debe ayudar brindando agilidad e información visual interactiva a los datos. El Z-Market, además de las herramientas de las que dispone, puede hacer uso de Power BI como una alternativa, para realizar el análisis de cumplimientos respecto a los productos pedidos y entregados, análisis del comportamiento de ventas, brindando agilidad y rapidez en la toma de decisiones, proporcionando respuestas a ciertos desafíos, como son, la información que se encuentra dispersa en múltiples archivos, careciendo de una integración adecuada. 11 También, se evidencia la ausencia de una herramienta que permita visualizar los datos de manera interactiva, lo que limita la capacidad de respuesta y toma de decisiones ágiles y rápidas. Además, se presencia la falta de una visualización interactiva con filtros del seguimiento de los cumplimientos en las diferentes plantas de la institución, lo que impide analizar con precisión el rendimiento en diferentes segmentos. La implementación de Power BI y la creación de Dashboards pueden abordar estas limitaciones, facilitando el trabajo de los reportes de una manera automática, no se necesitará tener dos plantillas de Excel abiertas para comparar los datos entre dos meses, debido a que esta herramienta contará con la información necesaria, generando una toma de decisiones más informada, mayor eficiencia en la gestión de ventas y cumplimientos, mejorando la comprensión de la información, alcanzando así la ayuda en el análisis de datos de ventas y cumplimientos de las plantas de una manera rápida, agilizando el proceso de gestión. En este trabajo se implementó una herramienta de inteligencia de negocios en el Z-Market de Zamorano para facilitar la gestión de datos, la toma de decisiones y visualización del comportamiento de ventas y cumplimientos de pedidos y entregas. Los objetivos fueron: Crear un modelo relacional en el área de ventas y cumplimientos de pedidos y entregas del Z- Market de Zamorano, que permita agilidad en la consolidación, gestión y visualización de datos. Crear Dashboards interactivos para el área de ventas del Z-Market, que permitan analizar los datos y tomar decisiones oportunas. Crear Dashboard interactivo para el área de cumplimientos de pedidos y entregas del Z- Market que faciliten el análisis y toma de decisiones ágiles. 12 Metodología Entrevista No Estructurada con los Encargados del Z-Market Se llevó a cabo una reunión con la gerente del puesto de ventas de Zamorano, responsable de la administración y gestión de los recursos en esta unidad y con el jefe técnico del Aprender Haciendo. Se les solicitó que compartieran información sobre los desafíos de análisis de datos que enfrentan en el puesto de ventas, principales áreas de análisis de datos y qué aspectos del negocio les gustaría poder visualizar en un Dashboard. Los desafíos de análisis de datos son la carencia de integración adecuada de datos, ausencia de herramientas que permitan visualizar datos de forma interactiva y falta de un panel del seguimiento de los cumplimientos de pedidos y entregas de las plantas. Las principales áreas de análisis de datos se dividen en área de ventas, áreas operativas (cumplimiento de pedidos, mermas y devoluciones) y contable, respectivamente. Los administradores del Z-Market compartieron el deseo de tener una herramienta visual que muestre los datos del porcentaje de compras de los estudiantes y empleados, el comportamiento de ventas en diferentes departamentos y categorías de productos, cumplimiento de entregas, mermas y devoluciones de productos, seguimiento de negativos de productos y la comparación de ventas antes, durante y post pandemia. Se seleccionó el área de ventas y cumplimientos de entregas de productos de las plantas como objetos de estudio, con el fin de diseñar tableros con visualización de datos para las áreas descritas, que permitan ver el comportamiento de las ventas a través de los años. No se añadieron al modelamiento de datos la gestión de las siguientes actividades: porcentaje de compra entre estudiante y empleado, mermas y desechos y el seguimiento de negativos, por la falta de información y acceso a datos para integrarlos al modelo y realizar los análisis. Obtención de Bases de Datos Se obtuvieron los reportes sobre las ventas en documentos de Excel por parte de la administradora del Z-Market, sin embargo, estos reportes mensuales no siguen una estructura 13 definida y se dificulta la comparación entre los meses del año, dado que la disposición de los datos varía cada mes en cuanto al orden de las columnas. A pesar de estas variaciones, ciertos elementos se mantienen constantes en los reportes, como las ventas totales, ganancias, ganancias totales y el margen de ganancias. Por otro lado, los archivos contienen una hoja con datos sobre los promedios de costos, los promedios de precio de venta, las sumas del precio de venta, los promedios de margen de ganancias por producto y la venta total por categoría. Asimismo se adquirieron los datos del área operativa, cumplimientos de pedidos y entregas por parte de la auxiliar de compras del Z-Market; no obstante, es relevante resaltar la existencia de diferentes archivos de pedidos y entregas por cada planta, cada archivo de Excel cuenta con los datos de pedidos y entregas de diferentes categorías dividido por meses del año mediante hojas y al final un resumen anual de una planta en específico, dificultando la posibilidad de comparar cumplimientos por plantas y tiempo. Transformación de Bases de Datos Desnormalizadas a Bases de Datos Normalizadas Se desarrollaron nuevas estructuras normalizadas en los archivos de Excel que se ajustaron a una granularidad de datos específica, definiéndola como normalización de datos. “La granularidad de nuestro modelo es un factor muy importante en el modelamiento de datos porque condicionará en el futuro todo nuestro análisis de datos” (Jurado Lorite, 2022). Se transformaron los archivos de Excel a formatos CSV, facilitando el proceso de lectura y procesamiento de archivos por parte de la herramienta. Creación de Carpeta Central que Contiene los Archivos de Excel Normalizados Para optimizar la gestión y el procesamiento de los datos, se creó una carpeta centralizada donde se almacenaron todos los archivos Excel en formato CSV, generados mensualmente por el Z- Market, y se hizo uso de la herramienta Power BI para leer y procesar automáticamente estos archivos, generando informes de manera rápida y eficiente. Por consiguiente, se creó una carpeta consolidada con los datos de ventas pasados y actuales. Esta carpeta centralizada funciona como un 14 repositorio único donde se almacenan y organizan los datos de ventas de períodos anteriores, esto permite tener acceso rápido y sencillo a los datos históricos de ventas. Al disponer de todos los datos en un solo lugar, esto facilitó el análisis comparativo de ventas de diferentes periodos, proporcionando una mejor visualización de patrones y cambios significativos en el comportamiento de ventas a lo largo del tiempo. Por otro lado, para el área operativa de cumplimientos se creó otra carpeta consolidada, específicamente para los archivos de entregas y pedidos, la cual cumple con la función de almacenar y organizar los datos al igual que la carpeta de ventas centralizada. Esto facilitó, el análisis comparativo entre departamentos, categorías y productos. Proceso ETL Es el proceso de extracción, transformación y carga de datos a Power BI, acciones que se realizaron con la herramienta Power Query para la consolidación y transformación de datos. Extracción de Datos. La importación de datos (Figura 1) se refiere a la carga de los datos en la herramienta de Power BI, obteniendo la información de diferentes fuentes de datos, como bases de datos, archivos locales, servicios de nube y aplicaciones. 15 Figura 1 Importación de Datos Para facilitar el análisis de datos, se procedió a incorporar las carpetas “consolidada” y “cumplimientos pv” en Power BI. Una vez que las carpetas se introdujeron en la herramienta, los datos se transformaron y prepararon para su análisis Transformación de Datos. Es el proceso de limpieza de datos, combinación, formateo de datos, creación de nuevas variables y tablas (Figura 2) definido como la modificación de la información, fundamental para garantizar la coherencia y relevancia de los datos. 16 Figura 2 Transformación de Datos Un paso crucial en este proceso fue la combinación de datos, puesto que se trabajó con información proveniente de diferentes tablas de Excel, distintos meses y departamentos. En Power BI se consolidaron todos estos datos, resaltando la importancia de mantener una estructura coherente en todo el proceso. Posteriormente, en Power BI se limpiaron y transformaron los datos, haciendo uso de la herramienta Power Query. Se ingresó la opción “transformar” y se utilizó la función “columna personalizada” para crear nuevas columnas mediante fórmulas. Estas fórmulas permitieron calcular de manera automatizada las ventas totales, la ganancia, ganancia total y margen de ganancia para todos los datos relacionados con el área de ventas, así como los porcentajes de cumplimientos. Estos procedimientos fueron fundamentales para preparar la información y optimizar su calidad en Power BI. La combinación de datos de diferentes fuentes y la limpieza realizada en Power Query permitieron obtener una fuente de datos unificada y confiable. Además, la creación de nuevas columnas con fórmulas de cálculo facilitó el análisis y la generación de informes precisos. Por otro lado, se crearon tablas de calendario, las cuales se utilizaron para establecer una relación entre la tabla “consolidada” y la nueva tabla de “calendario”, asimismo entre “cumplimientos 17 pv” y “calendario cumplimientos”. Para su creación, se hizo uso de lenguaje M de Power BI aplicando fórmulas para generar una lista de fechas, la cual se convirtió en la tabla correspondiente. Estas tablas de calendario son fundamentales, ya que permitieron establecer relaciones temporales, facilitando el análisis de los datos a lo largo del tiempo. Carga de Datos al Entorno de Modelamiento de Datos de Power BI. Es el proceso de cargar los datos transformados y preparados en el editor de consultas (Power Query) al modelo de datos de Power BI. Modelado de Datos Es el proceso de diseño y definición de la estructura y creaciones de las relaciones entre las tablas que componen el modelo de datos en Power BI. “Las relaciones entre tablas son la base de cualquier modelo relacional ya que permiten establecer un vínculo e interacciones en las tablas” (Jurado Lorite, 2022). Relaciones Entre Tablas Son los vínculos que se establecen entre las diferentes tablas de un modelo relacional entre tablas de hechos y tablas dimensionales (Figura 3). Figura 3 Modelo Relacional 18 Para hacer conexión entre las tablas, se procedió a establecer relaciones, permitiendo la creación de un modelo relacional. Estas relaciones establecen la lógica del funcionamiento del modelo de datos, mediante ellas se definen la dirección del filtrado y propagación de filtros. Estas relaciones fueron fundamentales para realizar comparaciones entre distintos tiempos como los años, meses y trimestres. Esto generó una cardinalidad de “uno a muchos”. Las relaciones más comunes en los modelos de datos analíticos son aquellas que involucran una cardinalidad de uno a varios (Jurado Lorite, 2022). Esto hace referencia, a que un campo de las tablas “calendario” se relacionan con varios campos de las tablas de ventas y cumplimientos. Aplicación de Funciones DAX, para Crear Medidas en Power BI Las funciones DAX (Data Analysis Expressions) es un “lenguaje de expresiones de fórmulas que abarcan funciones operadores y valores para realizar cálculos avanzados y consultas de las tablas y columnas relacionadas de los modelos de datos tabulares”, por ejemplo, las medidas creadas para calcular las ventas totales, ventas totales del año anterior, diferencia entre las ventas y su porcentaje. 𝑉𝑇 = 𝑆𝑈𝑀𝑋 (′Consolidadas′,′ Consolidadas′[CV] ∗′ Consolidadas′[PV]) [1] Donde: VT = Ventas Totales SUMX = Función Power BI (Devuelve la suma de una expresión por cada fila de una tabla) CV = Cantidad Vendida PV = Precio de Venta 𝑉𝑇𝐴 = 𝐶𝐴𝐿𝐶𝑈𝐿𝐴𝑇𝐸 (′𝐶𝑜𝑛𝑠𝑜𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑𝑎𝑠′[𝑉𝑇], 𝑆𝐴𝑀𝐸𝑃𝐸𝑅𝐼𝑂𝐷𝐿𝐴𝑆𝑇𝑌𝐸𝐴𝑅(′𝐶𝑎𝑙𝑒𝑛𝑑𝑎𝑟𝑖𝑜′[𝐹])) [2] Donde: VTA = Ventas Totales de Años Anterior Calculate = Función única de modificar el contexto a partir de los filtros pasados como parámetros 19 SAMEPERIODLASTYEAR = Devuelve una tabla conteniendo una columna de fechas que coinciden con las implicadas en el contexto actual desplazadas hacia atrás un año. F = Fecha 𝐷𝐼𝐹 = ′𝐶𝑜𝑛𝑠𝑜𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑𝑎𝑠′[𝑉𝑇]−′𝐶𝑜𝑛𝑠𝑜𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑𝑎𝑠′[𝑉𝑇𝐴] [3] Donde: DIF = Diferencia VT = Ventas Totales VTA = Ventas Totales de Años Anterior 𝐷𝐼𝐹% = ′𝐶𝑜𝑛𝑠𝑜𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑𝑎𝑠′[𝐷𝐼𝐹]/′𝐶𝑜𝑛𝑠𝑜𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑𝑎𝑠′[𝑉𝑇𝐴] [4] Donde: DIF% = Diferencia porcentual DIF = Diferencia VTA = Ventas Totales de Años Anterior Creación de Dashboards Interactivos Es la creación de los tableros interactivos conformados por objetos visuales que permiten al usuario analizar, visualizar y explorar datos de una manera dinámica e interactiva. Los objetos visuales pueden ser tablas dinámicas, gráficos, mapas, filtros interactivos y etiquetas informativas. Creación de Visualizaciones Se crearon diferentes visualizaciones en función del tipo de variables a analizar, ya sean cualitativas o cuantitativas. Para las variables cualitativas se utilizaron gráficos de barras verticales y horizontales, anillo y tablas. Para las variables cuantitativas se utilizaron gráficos de línea, cascada, anillos, barras apiladas y tablas. Por otro lado, se usaron gráficos en función del propósito: comparar categorías, crear un ranking de productos de mayor venta, identificar tendencias a través del tiempo y determinar la dispersión de los datos. Filtrado 20 Se utilizaron diferentes filtros aplicados a las variables cualitativas: nominales y ordinales, con el objetivo de que el usuario pueda interactuar con el Dashboard y contestar preguntas de negocios. Uso de Herramientas de Interacción Son todos aquellos procedimientos que se utilizan para mejorar la experiencia del usuario al interactuar con los Dashboards, facilitando la comprensión, interpretación, descubrimiento de información relevante y análisis detallados de información. Bookmark. Los marcadores son elementos que enriquecen la experiencia del usuario y proporcionan flexibilidad para navegar y presentar datos dentro de un informe. Un ejemplo sería la posibilidad de navegar entre los diferentes Dashboards con un tan solo un clic. Tooltips. Son ventanas emergentes que brindan información adicional sobre los reportes de datos de los Dashboards, permiten ver información relevante y más detallada sobre el reporte original y pueden incluir valores, etiquetas, descripciones, cálculos o cualquier otra información. Q&A (Preguntas y Respuestas). La manera más rápida para obtener una respuesta de tu informe es hacer preguntas acerca de tus datos usando lenguaje natural, es decir, en Power BI se pueden realizar preguntas de negocios generales y específicas y la herramienta a través del modelo de datos relacional arrojará un resultado en función de la consulta. 21 Resultados y Discusión Creación de Dashboards Interactivos A continuación, en la Figura 4, se tiene el lienzo en blanco, el cual se encuentra en la sección de “creación de objetos visuales con sus datos”, sobre este lienzo se arrastraron los campos que se desearon visualizar. Figura 4 Creación de Objetos Visuales Posteriormente se dio clic en la barra de visualizaciones donde se escogió el objeto visual que se deseó presentar en el Dashboard (Figura 5). 22 Figura 5 Barra de Visualizaciones En función del objetivo que tuvo cada Dashboard por crearse, se añadieron diferentes variables (campos de datos) a los objetos visuales seleccionados (Figura 6). Figura 6 Barra de Datos 23 Se comenzó con la creación de la primera tabla dinámica para el análisis de ventas. Se creó un panel llamativo a la vista que incluyera las ganancias totales de los diferentes departamentos, categorías y productos a través del tiempo (años, meses y trimestres). El primer ítem cuenta con una gráfica de anillo, la cual representa la suma de ganancias totales por año (2018 a 2021) (Figura 7). Figura 7 Ganancia Total por Año A continuación, los siguientes objetos añadidos fueron una serie de tarjetas. La primera contiene la suma de ganancia total, la segunda la cantidad vendida de un producto y la tercera el recuento del producto. Esta información permitió conocer la ganancia total, cantidad vendida y la cantidad existente de productos del departamento y categoría escogidos por el usuario (Figura 8). Figura 8 Tarjetas Por otro lado, la siguiente pieza del panel es un gráfico de columnas apiladas que mostró el comportamiento de las ventas totales en el transcurso del tiempo reflejado en años (Figura 9). 24 Figura 9 Ventas Totales por Año Se añadieron dos tablas (categoría y mes) para observar las ventas totales y su porcentaje de aporte durante el tiempo escogido. La primera tabla mostró las ventas totales y su participación de ventas por categoría (Error! Reference source not found.). Cuadro 1 Tabla de venta totales por categoría Categorías Ventas Totales Ventas (%) Embutidos 7.654.440,98 10,14% Carne de Cerdo 5.782.332,49 7.66% Quesos 4.061.659,88 5.38% Leche Fluida 3.167.735,00 4,20% Panadería Externa 3.080.295,71 4,08% Snacks Salados 2.686.184,88 3,56% Helados 2.590.275,82 3,43% Mieles y Derivados 2.436.625,26 3,23% Total 75.492.525,62 100,00% Por consiguiente, en la segunda tabla se estimaron las ventas totales por mes y su respectiva participación, facilitando el entendimiento del usuario (Error! Reference source not found.). 25 Cuadro 2 Ventas Totales y participación por Mes Mes Venta Totales % Ventas Totales Enero 4.177.223,22 5,53% Febrero 6.338.177,53 8,40% Marzo 7.169.404,03 9,50% Abril 6.287.346,63 8,33% Mayo 6.251.832,72 8,28% Junio 6.343.825,49 8,40% Julio 6.818.665,09 9,03% Agosto 6.017.664,97 7,97% Total 75.492.525,62 100,00% Este panel cuenta con cuatro filtros, el primero obtiene el producto, el usuario podrá escoger (él y los) productos de los cuales quiere observar su comportamiento, el segundo cuenta con los años incluyendo los trimestres otorgando la opción de escoger en qué año y trimestre observar el comportamiento de un producto o departamento. El tercer filtro incluye el departamento del producto escogido, y como último filtro se encuentran los meses del año. Además, todas estas tablas, gráficos y tarjetas están conectadas entre sí a través de las relaciones creadas entre las tablas dimensionales y de hechos, proveyendo una mejor visión y comprensión de la información sobre la que el usuario quiera indagar, permitiéndole ver el comportamiento de estos aspectos en distintos años de forma interactiva. La finalidad de este Dashboard es responder preguntas relacionadas con las transacciones sobre venta de productos, tales como: la ganancia total, la cantidad vendida, la cantidad de productos existentes de un departamento en general, categoría o producto en específico a través de años, meses o trimestres, permitiéndole al usuario responder y visualizar de una manera fácil sus dudas sobre el comportamiento de estas variables (Error! Reference source not found.). 26 Figura 10 Dashboard: Análisis de Ventas Adicionalmente, como segundo Dashboard se creó un panel que muestra un análisis comparativo de ventas entre un año y su año anterior. Este dispone de un gráfico de líneas agradable a la vista, comparando las ventas totales entre dos años y sus comportamientos en los respectivos meses, permitiendo observar su conducta temporal (Figura 11). Figura 11 Ventas Totales y Ventas Totales Año Anterior por mes Por otro lado, los siguientes aspectos son tres tarjetas, una mostrando las ventas totales del año actual (escogido por el usuario), otra con las ventas del año anterior y la última con su diferencia. 27 Con las tarjetas se observó la diferencia de ventas entre dos años, y se identificaron qué años tuvieron una mejor actuación dejando la constancia numérica de este hecho (Figura 12). Figura 12 Diferencia Entre Ventas Año Actual y Ventas Año Anterior Además, este panel se equipó con un gráfico especial de Power BI llamado Zebra BI chart que muestra mediante un gráfico de cascada las variaciones PY; la cual, es una forma de medir qué tan dispersos están los valores en un conjunto de datos en relación con la media (Figura 13), conectado mediante filtros de categoría, año, mes y trimestre. Figura 13 Zebra BI En resumen, el Dashboard busca responder la pregunta relacionada con la actuación de las ventas generales y por categorías entre un año en específico y su año anterior mostrando así, como y 28 por cuánto un año superó a otro. El usuario podrá comparar las ventas mediante años, meses en específico o trimestres, para visualizar si le fue mejor o no en dicha fecha (Figura 14). Figura 14 Dashboard: Análisis de Ventas entre Año Actual y Año Anterior Asimismo, en la tercera tabla interactiva se replicó la estructura y necesidad a la cual busca responder el reporte de ventas de Excel que se trabaja mensualmente (Anexo C). Esta incluye una tabla donde se muestra el promedio de costo, promedio de costos de venta, suma de precio de venta, suma de ganancia total y el promedio de margen de ganancia (Error! Reference source not found.). Dicha tabla está atada a los filtros de categoría, año, y mes para poder observar los datos que se necesiten. Cuadro 3 Reporte de Ventas por Producto Promedio de Costo Promedio de Precio de Venta Suma de Precio de Venta Suma de Ganancias Total Promedio de Margen de Ganancia 12,44 17,72 189.076,26 L62.51 29,79 % 29 De tal manera, este Dashboard se inspiró en el reporte de ventas que se encontraba en los archivos de Excel entregados, los cuales muestran el promedio de costo, precio de venta y margen de ganancia, suma de precio de venta y ganancia total de un producto en específico en un determinado mes y año. De esta forma, el usuario podrá escoger el producto que necesita para ese instante, dándole un solo clic en el filtro de productos (Figura 15). Figura 15 DashBoard Basado en Reportes Originales de Excel Por consiguiente, la última tabla dinámica de ventas creada es otro análisis de ventas como el primero, mostrando una tabla de ventas totales y participación por categoría (Error! Reference source not found.). A esta se le agregó una tabla de ventas totales y participación por mes (Error! Reference source not found.), incluyendo la tarjeta que muestra el total de ventas. Este panel se diferencia del primero porque está constituido por dos tablas adicionales generando los datos de la venta total, participación del departamento ( 30 ) y producto (Error! Reference source not found.) directamente, sin necesidad de aplicar un filtro. Cuadro 4 Ventas Totales y Participación por Departamento Departamento Ventas Totales Ventas Totales (%) Cárnicos 23.516.303,11 31,15% Lácteos 12.469.007,54 16,52% Golosinas Y Desechables 6.659.718,70 8,82% Frutas y Verduras 5.150.166,21 6,82% Bebidas 4.108.795,20 5,44% Panadería 3.623.528,07 4,80% Complementos Alimenticios 2.857.516,19 3,79% Souvenirs 2.577.456,72 3,41% Insumos Básicos 2.550.497,07 3,38% Totales 75.492.525,62 100,00% Cuadro 5 Ventas Totales y Participación por Producto Productos Ventas Totales Ventas Totales % Chorizo parrillero 2.324.838,76 3,08% Miel de abeja zamorano 660 g 2.153.272,82 2,85% Mantequilla crema 440 g 1.730.905,11 2,29% Hueso cerdo lbs 1.365.600,84 1,81% Carne p/asar extra suave res 1.117.183,29 1,48% Café tostado y molido zamorano 1.069.223,80 1,42% Carne p/asar de cerdo 1.035.737,41 1,37% Costilla de cerdo 911.66,27 1,21% Tilapia granel 898.070,74 1,19% Total 75.492.525,62 100,00% Además, se generó una visualización mediante un gráfico de líneas, el cual permitió una vista al movimiento que ejercen las ventas totales al pasar el tiempo (Figura 16). 31 Figura 16 Gráfico Linear de Ventas Totales por Año Por último, se realizó un gráfico de barras apiladas, el cual mostró las ventas totales a través del departamento, esta vez de manera visual (Figura 17). Esta tabla interactiva contó con solo un filtro donde el usuario puede escoger entre los años y trimestres. Figura 17 Gráfico de Ventas Totales por Departamento En el Dashboard de análisis de ventas se puede observar el comportamiento de las ventas totales y su participación porcentual del departamento, categoría o producto seleccionado por el 32 usuario. Esta vez generados en tablas contando con una visualización lineal de las ventas totales por año y una de barras mostrando las ventas totales por departamento (Figura 18). Figura 18 Dashboard: Análisis de Ventas Mediante Tablas Se realizó un Dashboard sobre el cumplimiento de entregas y pedidos de productos. Para este Dashboard se generó un gráfico de barras que muestra el promedio de cumplimiento por departamento (Figura 19). Figura 19 Promedio General de Cumplimiento por Departamento 33 Se incluyó otro objeto visual, un gráfico de barras, que presenta el promedio de cumplimiento por años, lo que permite visualizar el cumplimiento en general de las plantas a través de los años (Figura 20). Figura 20 Promedio de Cumplimiento por Año En adición al cumplimiento de entrega de productos por año, se añadió una tabla con la suma de pedidos y entregas por productos, permitiendo observar el promedio de cumplimiento de tales productos (Error! Reference source not found.). Cuadro 6 Cumplimiento de Productos Producto Suma de Pedido Suma de Entregado Promedio de Cumplimiento Aguacate Criollo 976.00 502.00 44.22% Aguacate, Unidades (Hass) 3236.00 2394.00 70.99% Ajo Paquetes 0.00 0.00 0.00% Albahaca 130.00 9.00 8.33% Almíbar de Guayaba 440.00 440.00 100.00% Almíbar de Maracuyá 380.00 380.00 100.00% almíbar de Mora 650g 494.00 494.00 100.00% Apio Mazo 789.00 531.00 65.88% Arveja 1093.25 204.05 18.87% Asado Condimentado Lb 1520.60 1328.20 89.73% Total 543744.96 377862.75 63.30% 34 El objetivo del Dashboard es visualizar los promedios de cumplimientos de los diferentes departamentos, categorías, y productos mediante filtros de meses y años, contando con una interactividad y relación en conjunto para mejorar la experiencia del usuario (Figura 21). Figura 21 Dashboard de Análisis de Cumplimiento En la creación de los reportes de ventas y cumplimientos de plantas, se hizo uso de diversas herramientas de interacción, las cuales son Bookmarks, Tooltips y el lenguaje natural (preguntas y respuestas) que brinda la plataforma Power BI, lo cual mejoró la experiencia del usuario, al poder realizar y quitar filtros, navegar entre los Dashboars, ver más detalle de los reportes, interactuar con los Dashboards y poder hacer las preguntas de negocios directamente a la herramienta y que los muestre de la manera visual deseada. Los Bookmarks o marcadores permitieron tener una mejor experiencia de navegación dentro del informe, creando una página principal que se usó como menú, la cual permite escoger al usuario qué reporte desea observar, llevándolo directamente con un solo clic (Figura 22). 35 Figura 22 Menú Se hizo uso de los Tooltips, los cuales son ventanas emergentes, para mostrar información adicional acerca de elementos específicos dentro de un informe. Estas ventanas emergentes se usaron para mostrar un Top n dentro del análisis de ventas y cumplimiento, mostrando un gráfico de barras apiladas que revela las áreas de mejores ventas y con mayor porcentaje de cumplimientos de entrega de un producto. Por consiguiente, se puede visualizar cómo en el gráfico de ventas totales de departamento, al acercar el cursor sobre la barra de un departamento, automáticamente genera un gráfico que enlista un top n de categorías con más ventas dentro del departamento seleccionado (Figura 23). Este tiene el mismo comportamiento si se pone el cursor sobre la tabla de categorías, mostrando los productos más vendidos dentro de la categoría asignada. 36 Figura 23 Tooltip Top 5 Ventas Además, en el Dashboard de cumplimiento de pedidos y entregas, se aplicó la misma idea utilizada en el informe de ventas. Al pasar el cursor sobre el gráfico de cumplimiento por departamento, se despliega una ventana emergente mostrando el top n de categorías con mayor porcentaje de cumplimiento. El último tooltip se usó en el gráfico de barras que muestra el promedio de cumplimiento por año, al poner el cursor sobre un año, la ventana emergente muestra los departamentos con mayor porcentaje de cumplimientos ese año (Figura 24). 37 Figura 24 Tooltip Top Cumplimiento Finalmente, como última herramienta de interactividad utilizada, se implementó el generador de preguntas y respuestas. Esta función permite al usuario obtener rápidamente respuesta relacionadas con el informe. El usuario solo indica a Power BI qué desea visualizar y el sistema genera la respuesta de manera inmediata. El ultimo Dashboard a mostrar fue creado solamente con el uso de Q&A (Figura 25). 38 Figura 25 Preguntas y Respuestas 39 Conclusiones Se aplicó el modelamiento de datos relacional en el Z-Market de Zamorano a través de Power BI, en las áreas de ventas y cumplimientos de pedidos y entregas de las plantas de producción de Zamorano, facilitando la gestión, consolidación y visualizaciónde los datos. Se crearon Dashboards interactivos para el área de ventas del Z-Market: Análisis de ventas, Comparación entre Ventas, Análisis de ventas, Reporte Básico, que permite analizar los datos de forma rápida, fácil e intuitiva a través de visualizaciones interactivas, facilitando la interpretación de los datos, identificación de tendencias y la toma de decisiones. Se creó el siguiente Dashboard interactivo para el área de cumplimientos de pedidos y entregas del Z-Market: Análisis de Cumplimientos, que permite visualizar el nivel de cumplimiento de entregas de productos pedidos. 40 Recomendaciones Se recomienda integrar al modelo de datos la gestión de las siguientes actividades: el seguimiento del porcentaje de compras entre empleados y estudiantes, las mermas y desechos y el seguimiento de negativos de productos. Se sugiere usar estructuras de datos normalizadas para implementar el modelamiento de datos en el Z-Market. Estas estructuras facilitarán la creación de modelos dimensionales que se basan en tablas normalizadas, que permiten la integración de los datos y agilidad en el procesamiento, optimizando la eficiencia de la herramienta. Se sugiere integrar los precios de los productos y el tipo de clientes a las tablas de cumplimiento de pedidos y entregas de productos, para fortalecer los análisis. Se recomienda usar una función DAX que permite determinar el promedio ponderado de los cumplimientos. 41 Referencias Jurado Lorite, A. (2022). Fundamentos de Modelado en Estrella: Enfoque Práctico con Power BI. LULU. Saint Leo University. (2021). ¿Qué es el Análisis de datos? Saint Leo University. https://worldcampus.saintleo.edu/noticias/que-es-el-analisis-de-datos Southern New Hampshire University. (2023). Inteligencia de negocios: ¿Qué es y cuáles son sus herramientas? Southern New Hampshire University. https://es.snhu.edu/noticias/que-es-la- inteligencia-de-negocios 42 Anexos Anexo A Cuadro de Gartner 43 Anexo B Reportes de Excel mensuales 44 Anexo C Contenido de los Reportes Mensuales 45 Anexo D Reporte de Cumplimientos 46 Anexo E Plantilla de Cumplimiento de Entregas y Pedidos 47 Anexo F Nueva Estructura de Ventas 48 Anexo G Nueva Estructura de Cumplimiento 49 Anexo H Carpeta Consolidad 50 Anexo I Archivo Cumplimientos Pv 51 Anexo J Insertar Carpetas a Power BI 52 Anexo K Transformación de Datos 53 Anexo L Combinación de Datos 54 Anexo M Ingreso de Nuevas Columnas 55 Anexo N Cálculos para creación de columnas 56 Anexo O Creación de Columnas 57 Anexo P Creación de Columna Cumplimiento 58 Anexo Q Tabla de Calendario 59 Anexo R Tablas Relacionadas 60 Anexo S Medidas DAX